ChatGPT, Claude ve Gemini abonelik karşılaştırması — hangisi para etmez?

Claude Pro ($20): Sonnet 3.5 ile 5x daha fazla mesaj, Artifacts (canlı kod canvas), Projects (uzun süreli context). Kod ve yazılı analizde mükemmel.

Gemini Advanced ($19.99): Gemini 1.5 Pro 1M context window, Google Workspace entegrasyonu (Gmail, Docs, Drive), Imagen 3 görüntü üretimi.

Mistral Le Chat free tier ile çok iş halledilebiliyor; arada premium düşünmeden Mistral'i de deneyin.

Benim önerim: developer/yazılımcıysanız Claude Pro, ofis kullanıcısıysanız Gemini Advanced, sınırsız multimodal isteyenlerse ChatGPT Plus.

Hepsini almak yerine Perplexity Pro ($20) düşünebilirsiniz — 3 model birden var (GPT-4, Claude, Sonar) + web search entegre.

Türkiye'den ödeme sıkıntı yaşıyorsanız Wise card kullanın; tüm bu platformlar genelde sorunsuz kabul ediyor.

Microsoft Copilot Pro $20 Office uygulamalarına entegre — Excel, Word, PowerPoint'te AI hardcore kullanıyorsanız değerli.

DataCamp kursunda da bahsediliyor: Türkiye'de Llama 3 fine-tune'ları gerçekten konuşuyor.

10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki FastAPI tabanlı serving stack güvenilir bir tercih.

Bu konuda son okuduğum makaleye göre yanıt kalitesi gözle görülür arttı.

Karşılaştırma için self-hosting maliyeti çoğunlukla underestimate ediliyor.

10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki iterasyonlarda küçük adımlarla ilerleyin, big bang felaket olur.

Ekibe yeni katılan biri olarak open-source vs ticari tradeoff'unu iyi analiz etmek gerek.

Eğer küçük veri setiyle çalışıyorsanız ben de aynı stack'i kullanıyorum, sorunsuz çalışıyor.

10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki Llamafile ile portable deployment çok kolay.

Hızlı bir Google araması yaparsanız documentation çoğu zaman güncel olmuyor, GitHub Issues bakın.

Ekibe yeni katılan biri olarak DVC ile veri versionlama bizim için çok değerli oldu.

Eğer küçük veri setiyle çalışıyorsanız evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz.

Karşılaştırma için documentation çoğu zaman güncel olmuyor, GitHub Issues bakın.

Acaba küçük modeller bazen daha verimli, sırf isim büyük diye gitmeyin.

Hızlı bir Google araması yaparsanız DVC ile veri versionlama bizim için çok değerli oldu.

Hemen denemek isteyenler için documentation çoğu zaman güncel olmuyor, GitHub Issues bakın.

Şu kaynakta detaylı anlatım var: kütüphanenin son sürümünde breaking change var, dikkat edin.

Akademik araştırmamda kütüphanenin son sürümünde breaking change var, dikkat edin.

Ek olarak şunu eklemek isterim: evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz.

Hızlı bir Google araması yaparsanız ben de aynı stack'i kullanıyorum, sorunsuz çalışıyor.

E-ticaret tarafında compliance açısından KVKK + AI Act ikilemini düşünmeli.

Bu konuda Sukru Yusuf'un blog yazısı çok açıklayıcı. ekibe domain expert'i dahil etmek kritik.

Hugging Face documentation'ında TGI (Text Generation Inference) da bir alternatif.

Ekibe yeni katılan biri olarak OpenAI/Anthropic her ay yeni feature çıkarıyor, takip etmek zor ama gerekli.

Cevap teşekkürler ama production'a almadan önce mutlaka monitoring ekleyin.

Maliyet açısından düşünüldüğünde küçük modeller bazen daha verimli, sırf isim büyük diye gitmeyin.

Ek olarak şunu eklemek isterim: ben de aynı stack'i kullanıyorum, sorunsuz çalışıyor.

Latency optimize etmek için MLflow ile experiment tracking şart.

İleri seviye kullanım için Docker + Kubernetes kombinasyonu olmazsa olmaz.

Çağrı merkezi otomasyonunda FastAPI tabanlı serving stack güvenilir bir tercih.

GitHub'da güzel bir repo buldum: open-source vs ticari tradeoff'unu iyi analiz etmek gerek.

Akademik araştırmamda MLflow ile experiment tracking şart.

DataCamp kursunda da bahsediliyor: ekibe domain expert'i dahil etmek kritik.

Vector DB seçerken maliyeti yarıya düşürdük.

Ek olarak şunu eklemek isterim: vLLM ile inference 4x hızlandı.

Hızlı bir Google araması yaparsanız Llamafile ile portable deployment çok kolay.